Felturbózták a robot mozgását, így már képes utánozni Cristiano Ronaldo ikonikus gólörömét is - nézd meg a videót!
Amerikai kutatók egy forradalmian új keretrendszert fejlesztettek ki, amely lehetővé teszi a humanoid robotok számára, hogy teljes testükkel dinamikus mozgásokat végezzenek.
A Carnegie Mellon Egyetem és az NVIDIA kutatói forradalmi mesterséges intelligencia-keretrendszert alkottak meg, amely lehetővé teszi a humanoid robotok számára, hogy rendkívül precíz mozgásokkal végezzenek el bonyolult feladatokat. Az innováció eredményeként egy olyan gép született, amely nemcsak a sportágakban, hanem például Cristiano Ronaldo lélegzetelállító mozdulatait is képes tökéletesen imitálni.
Az Aligning Simulation and Real Physics (ASAP) egy innovatív, kétlépcsős megközelítést alkalmaz, amely a dinamikai eltérések kezelésére specializálódott. A rendszer először egy szimulációs környezetben tanítja be a mozgáskövetési algoritmusokat, majd ezt követően a való világból származó adatokkal finomítja és optimalizálja azokat. A kutatók az arXiv preprint platformon közzétett tanulmányukban hangsúlyozzák, hogy a robotika területén az egyik legnagyobb kihívást eddig a szimuláció és a valóság közötti dinamikai eltérések jelentették, melyek csökkentésére e fejlesztés célzottan irányul.
A kutatók évek óta dolgoznak azon, hogy az emberhez hasonló mozgékonyságú humanoid robotokat fejlesszenek ki, ám a legtöbb erőfeszítés a mozgásra összpontosult, nem pedig a teljes testet átfogó mozdulatokra. A robotok mozgásának betanítására két módszert alkalmaztak: az egyik a System Identification (SysID), ami megbecsüli a legfontosabb fizikai paramétereket, de előre meghatározott terekre és nyomatékmérésekre támaszkodik, ami korlátozza a gép alkalmazkodóképességét.
A másik megközelítés a domain randomization (DR) néven ismert módszer, amely véletlenszerű paraméterek segítségével szimulációs környezetben tanítja meg a mozgás szabályait. Ennek hátrányaként azonban előfordulhat, hogy a rendszer túlzottan óvatosan cselekszik. E problémák orvoslására a kutatók kifejlesztették az ASAP nevű új megoldást, amely a korlátok hatékonyabb kezelésére összpontosít.
A mozgás szabályait először egy szimuláció keretein belül tesztelik, amely az emberi mozdulatok mintájára épül. Mivel a közvetlen alkalmazás gyakran teljesítménycsökkenést eredményez, a következő lépés az, hogy valós adatokat gyűjtenek az eltérések feltárása érdekében. A folyamat végén a rendszert finomhangolják, így megoldást kínálnak a korábban felmerült problémákra. Ennek révén a robot például képes megjeleníteni Cristiano Ronaldo ikonikus gólörömét, amely egy rendkívül összetett mozdulatsort igényel: nem csupán ugrani kell, hanem a testet el is kell forgatni, miközben a kezeket a megfelelő pozícióba kell helyezni.
Bár a robot még mindig ügyetlennek tűnhet a hardver korlátai miatt, a korábbi humanoid robotokhoz viszonyítva egyértelműen ügyesebbnek számít. A rendszer képes volt 52,7 százalékkal csökkenteni a mozgáskövetési hibákat, ami lehetővé tette a gép számára, hogy bonyolult testmozgásokat végezzen. Ez korábban elképzelhetetlen volt.
A jövőbeli kutatások arra összpontosíthatnak, hogy intelligensebb vezérlőrendszereket hozzanak létre, amelyek megvédik a robotot a sérülésektől. Emellett kamerákat és érzékelőket használhatnak a mozgásrögzítő rendszerek helyett, valamint javíthatják a tanulási módszereket, hogy a robotok kevesebb adattal tudjanak gyorsabban alkalmazkodni egy helyzethez.
